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人体运动捕获技术的发展使得运动捕获数据不断积累,人体运动的检索技术成为运动数据管理和重用过程中的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似,使用欧式距离度量2个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此,提出一种半监督的距离度量学习算法,利用带标记的运动和未标记运动进行训练以得到运动间的马氏距离度量,从而判断2个运动之间的逻辑相似性,实现运动检索。实验结果表明,与现有的大部分检索算法相比,该算法能够得到更高的查询精度,且没有任何人工干预,可应用于自动检索领域。 相似文献
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提出了一种基于主曲线(principal curves)的微阵列数据分类方法(PC)。主曲线是第一主成分的非线性推广,它是数据集合的“骨架”,数据集合是主曲线的“云”。基于主曲线的微阵列数据分类方法,首先利用专门设计的算法在训练数据集上计算出每类样本的主曲线,然后根据测试样本与各类样本主曲线距离的期望方差来确定测试样本所属的类别。实验结果表明,该分类方法在进行小样本微阵列数据分类时性能优于现有的方法。 相似文献
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为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率,提出一种基于核函数的活动轮廓模型.该模型采用鲁棒的非欧氏距离度量构造能量泛函,提高了模型的分割精度;使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度;最后在模型中还加入了水平集正则项,以避免水平集的重新初始化.实验结果表明,文中模型在分割精度和分割效率上都要强于Chan-Vese模型. 相似文献
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图割方法是图像分割中的有效方法,为改善JPEG图像的分割效果,提高分割效率,提出将图割理论与JPEG图像的DCT系数相结合的方法.该方法以基于图割理论的GrabCut算法为基础,采用其交互简单的特点,为克服GrabCut算法基于全部像素迭代估计参数而导致算法效率低下,对高分辨率JPEG图像分割实时性差的不足,利用JPEG图像中的DC系数生成DC图像(低频图像)作为迭代估计GMM参数的样本点,缩小问题处理的规模,提高分割效率,提取水平、垂直、对角方向的AC系数作为纹理特征,颜色与纹理相结合,改善分割效果.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了显著提高. 相似文献
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为了能够抑制融合图像中的噪声且提升融合效果,提出一种在进行融合时去噪的新框架,并在此基础上提出一种基于主成分分析(PCA)的融合框架.首先将源图像进行PCA操作,依据前几个主成分重建图像,再经下采样过程得到近似图像;然后通过上采样得到与上层图像的差异图像,即细节图像;最后将最底层近似图像与各层细节图像累加,完成图像的重构.将该框架纳入总变差模型后形成一种新的具有融合和去噪效果的框架.实验结果表明,该方法不仅能对同分辨率图像融合,获得较好的融合效果,而且在全色图像和多光谱图像的融合中可较好地保持光谱信息和空间信息,并能够抑制图像中存在的噪声. 相似文献
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虽然多分辨率分形解码策略是根据PIFS(PartitionedIteratedFunctionSystem)不动点在一定条件下的多分辨率特性提出的,但其优越性仍缺乏理论保证.本文从理论上证明了,在进行分形图像解码时,采用多分辨率策略先进行k次低分辨率迭代再进行分辨率提升所得结果与直接进行k+1次高分辨率迭代所得结果是相同的,从而为这种策略提供了完备的理论依据,从理论上保证了,与直接迭代解码方法相比,采用多分辨率解码方法能在不损失重建图像质量的前提下大大减少计算开销,因为绝大多数迭代是在低分辨率图像上进行的. 相似文献